論文の概要: Amelia: A Large Dataset and Benchmark for Airport Surface Movement Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21185v4
• Date: Fri, 03 Oct 2025 14:18:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-06 12:05:48.01001
• Title: Amelia: A Large Dataset and Benchmark for Airport Surface Movement Forecasting
• Title（参考訳）: Amelia:空港表面の動き予測のための大規模データセットとベンチマーク
• Authors: Ingrid Navarro, Pablo Ortega-Kral, Jay Patrikar, Haichuan Wang, Alonso Cano, Zelin Ye, Jong Hoon Park, Sebastian Scherer, Jean Oh,
• Abstract要約: 米国では、空港の管制塔の90%以上が不足しており、FAA(連邦航空局)や労働組合の基準に満たされていない。 アメリア42(Amelia-42)は、アメリカ連邦航空局(FAA)のシステムワイド・インフォメーション・マネジメント(SWIM)プログラム(英語版)を通じて流される、空港表面の移動に関する報告の収集である。 空港あたり15日間のサンプルであるAmelia42-Miniをリリースしました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.293557786020427
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Demand for air travel is rising, straining existing aviation infrastructure. In the US, more than 90% of airport control towers are understaffed, falling short of FAA and union standards. This, in part, has contributed to an uptick in near-misses and safety-critical events, highlighting the need for advancements in air traffic management technologies to ensure safe and efficient operations. Data-driven predictive models for terminal airspace show potential to address these challenges; however, the lack of large-scale surface movement datasets in the public domain has hindered the development of scalable and generalizable approaches. To address this, we introduce Amelia-42, a first-of-its-kind large collection of raw airport surface movement reports streamed through the FAA's System Wide Information Management (SWIM) Program, comprising over two years of trajectory data (~9.19 TB) across 42 US airports. We open-source tools to process this data into clean tabular position reports. We release Amelia42-Mini, a 15-day sample per airport, fully processed data on HuggingFace for ease of use. We also present a trajectory forecasting benchmark consisting of Amelia10-Bench, an accessible experiment family using 292 days from 10 airports, as well as Amelia-TF, a transformer-based baseline for multi-agent trajectory forecasting. All resources are available at our website: https://ameliacmu.github.io and https://huggingface.co/AmeliaCMU.
• Abstract（参考訳）: 航空輸送の需要は増加しており、既存の航空インフラを圧迫している。 米国では、空港の管制塔の90%以上が不足しており、FAA(連邦航空局)や労働組合の基準に満たされていない。 このことは、安全で効率的な運用を確保するために航空交通管理技術の進歩の必要性を強調し、近道や安全上重要な出来事の増大に寄与している。 データ駆動によるターミナル空域予測モデルはこれらの課題に対処する可能性を示しているが、公共ドメインにおける大規模な表面運動データセットの欠如は、スケーラブルで一般化可能なアプローチの開発を妨げる。 Amelia-42は、アメリカ連邦航空局(FAA)のシステム・ワイド・インフォメーション・マネジメント(SWIM)プログラムを通じて、42の空港で2年以上の軌跡データ(約9.19 TB)を収集した大量の生の空港表面の動きレポートを収集したものです。 私たちはこのデータをクリーンな表位置レポートに処理するためのツールをオープンソースで公開しています。 Amelia42-Miniは空港あたり15日間のサンプルで、HuggingFaceで完全に処理されたデータを使って使いやすくします。 また,10の空港から292日間の利用が可能な実験用ファミリーであるAmelia10-Benchと,マルチエージェント軌道予測のためのトランスフォーマーベースラインであるAmelia-TFからなる軌道予測ベンチマークを提案する。 リソースはすべて、私たちのWebサイト(https://ameliacmu.github.io)とhttps://huggingface.co/AmeliaCMU)で利用可能です。

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